SQLAlchemy
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| 原作者 | 迈克尔·拜尔(Michael Bayer)[1] |
|---|---|
| 初始版本 | 2006年2月[2] |
| 穩定版本 | 0.7.9/ 2012年10月2日 |
| 程式語言 | Python |
| 作業系統 | 跨平台 |
| 開發狀態 | 活跃 |
| 類型 | 对象关系映射 |
| 許可協議 | MIT许可证 |
| 網站 | www.sqlalchemy.org |
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款开源软件。提供了SQL工具包及对象关系映射(ORM)工具,使用MIT许可证发行。
SQLAlchemy“采用简单的Python语言,为高效和高性能的数据库访问设计,实现了完整的企业级持久模型”。SQLAlchemy的理念是,SQL数据库的量级和性能重要于对象集合;而对象集合的抽象又重要于表和行。因此,SQLAlchmey采用了类似于Java里Hibernate的数据映射模型,而不是其他ORM框架采用的Active Record模型。不过,Elixir和declarative等可选插件可以让用户使用声明语法。
SQLAlchemy首次发行于2006年2月,并迅速地在Python社区中最广泛使用的ORM工具之一,不亚于Django的ORM框架。
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示例 [编辑]
下述示例描述了电影同导演的多对一关系。示例中说明了从用户定义的Python类创建数据表的方法,双方关系实例的创建方法,以及最终查询数据的方法:包括延迟加载和预先加载两种自动生成的SQL查询。
结构定义 [编辑]
创建两个Python类以及DBMS中对应的数据表:
from sqlalchemy import * from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy.orm import relation, sessionmaker Base = declarative_base() class Movie(Base): __tablename__ = 'movies' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String(255), nullable=False) year = Column(Integer) directed_by = Column(Integer, ForeignKey('directors.id')) director = relation("Director", backref='movies', lazy=False) def __init__(self, title=None, year=None): self.title = title self.year = year def __repr__(self): return "Movie(%r, %r, %r)" % (self.title, self.year, self.director) class Director(Base): __tablename__ = 'directors' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50), nullable=False, unique=True) def __init__(self, name=None): self.name = name def __repr__(self): return "Director(%r)" % (self.name) engine = create_engine('dbms://user:pwd@host/dbname') Base.metadata.create_all(engine)
插入数据 [编辑]
插入的电影和导演对象可以互相引用:
Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() m1 = Movie("Star Trek", 2009) m1.director = Director("JJ Abrams") d2 = Director("George Lucas") d2.movies = [Movie("Star Wars", 1977), Movie("THX 1138", 1971)] try: session.add(m1) session.add(d2) session.commit() except: session.rollback()
查询 [编辑]
alldata = session.query(Movie).all() for somedata in alldata: print somedata
SQLAlchemy将向DBMS(忽略差异)发起如下查询:
SELECT movies.id, movies.title, movies.YEAR, movies.directed_by, directors.id, directors.name FROM movies LEFT OUTER JOIN directors ON directors.id = movies.directed_by
并输出:
Movie('Star Trek', 2009L, Director('JJ Abrams')) Movie('Star Wars', 1977L, Director('George Lucas')) Movie('THX 1138', 1971L, Director('George Lucas'))
假如设置lazy=True(默认值),SQLAlchemy将首先发起对电影列表的查询,并在必要时(延迟加载)逐一查询导演的名称:
SELECT movies.id, movies.title, movies.YEAR, movies.directed_by FROM movies SELECT directors.id, directors.name FROM directors WHERE directors.id = %s
参考文献 [编辑]
- ^ Mike Bayer是SQLAlchmey以及Mako Templates for Python的创始人。
- ^ PyCon 2007 Wrapup,SQLAlchemy released 0.1.0 in February 2006 - O'Reilly Media
- 注释
- Gift, Noah. Using SQLAlchemy. Developerworks. IBM. 12 Aug 2008 [08 Feb 2011].
- Rick Copeland, Essential SQLAlchemy, O'Reilly, 2008, ISBN 0-596-51614-2